专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]针对图像拼接的匹配点获取方法-CN201910659410.X有效
  • 荆明娥;黄宇杰;范益波;曾晓洋 - 复旦大学
  • 2019-07-22 - 2023-08-25 - G06T7/33
  • 本发明提供一种针对图像拼接的匹配点获取方法,用于在可检测特征不明显的情况下获取足够多的匹配点来完成图像拼接,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1,获取待拼接的两张图像作为待拼接图像;步骤S2,将待拼接图像输入预设的卷积神经网络模型从而获取分别对应两张待拼接图像的特征图;步骤S3,利用预先建立的计算模型,并通过预定位方法以及细定位方法获取分别对应两张待拼接图像的特征图之间的匹配点;步骤S4,根据预先建立的定位模型将匹配点从特征图映射到待拼接图像中形成图像匹配点;步骤S5,根据图像匹配点完成待拼接图像的拼接。
  • 针对图像拼接匹配获取方法
  • [发明专利]一种具有高保形性的快速风格迁移方法-CN202111217043.1有效
  • 范益波;黄宇杰;荆明娥;曾晓洋 - 复旦大学
  • 2021-10-19 - 2023-01-06 - G06T3/00
  • 本发明属于计算机视觉技术领域,具体为一种具有高保形性的快速风格迁移方法。本发明首先通过精简的内容和风格编码器分别提取内容和风格特征,然后利用多层级自适应实例正则化根据风格特征风格化内容特征,最后通过精简的解码器完成风格化的特征到风格化图片的映射;本发明进一步通过提出的加权风格损失函数,来保证训练的过程中的平衡,从而促进全局和局部风格迁移。本发明方法不仅对风格的迁移到位,并且具有更优的保形性,而且计算量小,保证了高分辨的实时性。
  • 一种具有高保形性快速风格迁移方法
  • [发明专利]一种结合特征点和锚框共同预测和回归的目标检测算法-CN202110863996.9在审
  • 周益;荆明娥;范益波;曾晓洋 - 复旦大学
  • 2021-07-29 - 2021-11-19 - G06K9/32
  • 本发明属于计算机视觉领域,具体为一种结合特征点和锚框共同预测和回归的目标检测算法。本发明算法步骤包括:获取目标检测数据集,经处理得到图像/目标标签信息样本对;对训练集进行预处理,利用数据增强来扩充数据集;搭建目标检测网络,包括特征提取模块、特征融合模块、特征点检测分支和锚框检测分支;训练网络模型;把待检测图片输入检测网络即获得目标种类和位置信息。本算法利用特征点检测分支,通过关键点来获得更加精准的先验锚框,克服了手工设计锚框参数的缺点,可获得更加精准的检测结果,并且可以迁移到其他不同的检测任务中。
  • 一种结合特征共同预测回归目标检测算法
  • [发明专利]基于频率域损失函数的图像超分辨率算法-CN202110190379.7在审
  • 张怡;荆明娥;范益波;曾晓洋 - 复旦大学
  • 2021-02-18 - 2021-06-15 - G06T3/40
  • 本发明属于计算机视觉技术领域,具体为一种基于频率域损失函数的图像超分辨率算法。该算法在超分辨率算法常用的损失函数上加以改进,在损失函数中加入真值图和预测图的频率域信息,使得算法在学习过程中能够更加关注预测图和真值图之间的高频信息差异,从而获得复原效果更好的高分辨率图片。本算法包括:获取超分辨率训练数据集;搭建超分辨率卷积神经网络,包括特征提取、特征学习、特征重建三个模块;利用提出的基于频率的损失函数训练网络,通过梯度反向传播算法更新网络的参数;网络训练好后,输入低分辨率图片即可对其进行超分辨率重建。本发明算法能够更好的恢复出图片中的高频细节,并且可以方便地应用于其他超分辨率网络。
  • 基于频率损失函数图像分辨率算法
  • [发明专利]一种面向多核处理器的程序划分方法及装置-CN201410529493.8在审
  • 荆明娥;秦臻楠;范少华;虞志益 - 华为技术有限公司;复旦大学
  • 2014-10-08 - 2016-05-11 - G06F9/38
  • 本发明实施例提供一种面向多核处理器的程序划分方法及装置,涉及计算机技术领域,能够将整个程序划分为多个程序模块,且无需依赖于操作系统。该方法包括:从源程序的数据结构中的入口节点开始,依次标记该源程序的数据结构中的N个节点的层级,若该N个节点中层级为M的第一节点的计算量小于预设的第一计算量阈值,则为第一节点确定一个目标节点,将第一节点和第一节点的目标节点合并为第二节点,第二节点的层级与第一节点的目标节点的层级相同,将M加1,重复执行上述节点的合并过程,直至该源程序的数据结构中的所有节点合并结束。该方法用于将源程序划分为多个程序模块映射到CMP中执行。
  • 一种面向多核处理器程序划分方法装置
  • [发明专利]一种改进的Canopy并行算法实现结构-CN201510456921.3在审
  • 荆明娥;周力君;田书东;谢志成;尹颖颖;王洁琳;杨建伟 - 复旦大学
  • 2015-07-30 - 2015-11-18 - G06F17/30
  • 本发明属于算法并行领域,具体为一种改进的Canopy并行算法实现结构。本发明采用链式节点连接结构,当数据判断是该节点归属簇的强节点,则将该点归属化于这个簇,并处理下个数据;否则将数据传到下个节点并将其启动工作;重复上述工作直到所有数据都处理完毕。所述链式结构由平等分配工作的节点串联组成,并形成环形圈;每个节点不断扫描前面节点发来的消息,若有数据会寄存到数据缓冲区,等待处理;但数据缓冲区内数据已经处理完毕并且一定时间后仍然没有数据过来,该节点自动休眠,直到下个节点唤醒。各个簇的强聚类点都存储在各自节点下面,所有簇的弱聚类点集和中心点为全局可见。本发明可大大降低通信量和功耗,提高运行速度。
  • 一种改进canopy并行算法实现结构
  • [发明专利]一种解决可满足性问题的正交化算法-CN200810039209.3无效
  • 荆明娥;赵长虹;周电;唐璞山 - 复旦大学
  • 2008-06-19 - 2008-10-29 - G06F17/50
  • 本发明属于超大规模集成电路的形式验证技术领域,具体为一种解决SAT问题的正交化算法。该算法首先定义了子句之间的正交关系,然后,从消除子句之间的交叠信息出发,利用正交子句的特性,结合有效的简化技术,逐渐将问题简化为一组与原问题完全等价的正交子句组;最后,根据正交子句组对整个赋值空间的覆盖情况来判断SAT是否满足。本发明方法高效实用,能够加速问题的简化过程,提高解题的运算速度,可适用于超大规模集成电路设计中自动测试向量生成、时序分析、逻辑验证、等价验证等。
  • 一种解决满足问题正交算法

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